Deskhero
Latviešu
Sākt bez maksas

← Back to articles

Jā, MI var lasīt pielikumus: lūk, kas patiešām darbojas

Jā, MI var lasīt pielikumus: lūk, kas patiešām darbojas

Jā. MI sistēmas var nolasīt daudzus izplatītus uzņēmējdarbības pielikumus, tostarp PDF failus, attēlus, skenējumus un Office dokumentus. Tas, ko tās var paveikt ar failu, ir atkarīgs no rīka un darbplūsmas. Dokumentu apstrādes sistēma var iegūt laukus strukturētos datos, savukārt klientu atbalsta produkts var izmantot pielikumu kā kontekstu ieteiktai atbildei.

Lūk, ko sagaidīt:

  • Meklējami PDF faili un skaidras, drukātas veidlapas parasti ir vieglāk apstrādājamas nekā rokraksts, izplūdušas fotogrāfijas vai sarežģītas tabulas.
  • Skenētiem failiem pirms teksta analīzes nepieciešama optiskā rakstzīmju atpazīšana.
  • Uzticamai automatizācijai nepieciešama validācija un pārskatīšanas iespēja neskaidru vai nepilnīgu rezultātu gadījumā.

Profesionāļa padoms: Novērtējiet dokumentu darbplūsmu gan pēc tās rezultātu kvalitātes, gan pēc tā, cik droši tā rīkojas kļūdu gadījumā.

Svarīgākās atziņas

MI pielikumus var izmantot vairākos veidos, taču faila nolasīšana, strukturētu lauku iegūšana un klientu atbalsta atbildes sagatavošana ir atšķirīgi uzdevumi. Izvēlieties darbplūsmu, kas atbilst vajadzīgajam rezultātam.

Aspekts Detalizēta informācija
Sāciet ar rezultātu Izlemiet, vai jums nepieciešams meklējams teksts, strukturēti lauki, klasifikācija vai palīdzība atbilžu sagatavošanā.
Faila kvalitātei ir nozīme Meklējami PDF faili un kvalitatīvi skenējumi ir vieglāk apstrādājami nekā rokraksts, zemas izšķirtspējas attēli un neregulāras tabulas.
Validācija ierobežo kļūdas Pirms iegūtie dati izraisa nākamo darbību, pārbaudiet obligātos laukus, formātus un uzņēmējdarbības noteikumus.
Pārskatīšanas noteikumi ir jāpārbauda Iestatiet sliekšņus, izmantojot reprezentatīvus dokumentus, nevis paļaujoties uz universālu pārliecības rādītāju.
Deskhero atbalsta atbilžu sagatavošanu Deskhero var izmantot atbalsta pieteikumam pievienotos atbalstītos attēlus un dokumentus kā kontekstu MI ieteiktai atbildei, ko pārskata Lietotājs.

Primārā dokumentācija un rokasgrāmatas, ko skatīt tālāk

Satura rādītājs

Kā MI nolasa pielikumus: četru posmu darbplūsma

Ražošanas pielikumu darbplūsmai parasti ir četri posmi. To nošķiršana atvieglo kļūmju diagnosticēšanu un sniedz skaidras vietas, kur pievienot validāciju.

  1. Noteikšana. Iesūtne, palīdzības dienests vai lietojumprogramma identificē ziņojumu vai ierakstu ar pielikumu.
  2. Iegūšana un normalizēšana. Sistēma lejupielādē failu, apstiprina tā tipu, veic faila izmēra un drošības pārbaudes un vajadzības gadījumā to konvertē. Nylas piemēra darbplūsma parāda e-pasta pielikumu pamata secību.
  3. Parsēšana. Teksta izgūšanas rīks, OCR pakalpojums, izkārtojuma modelis vai ar redzi aprīkots modelis nolasa atbilstošo saturu. Rezultāts var būt vienkāršs teksts, dokumenta fragmenti vai strukturēti lauki.
  4. Validācija un maršrutēšana. Lietojumprogramma pārbauda rezultātu un izlemj, vai to pieņemt, lūgt cilvēkam to pārskatīt vai noraidīt.

Dažādiem uzdevumiem nepieciešami atšķirīgi parsētāji. Apache Tika var noteikt formātus un iegūt tekstu un metadatus no daudziem dokumentu tipiem. OCR ir noderīgs skenējumiem. Pakalpojumi, kas ņem vērā izkārtojumu, palīdz apstrādāt tabulas un lapu struktūru. Ar redzi aprīkots modelis var interpretēt tekstu un attēlus kopā, taču tā rezultātam joprojām nepieciešama validācija, ja tas ietekmēs klientus, maksājumus vai konta datus.

Neuzskatiet, ka katra sistēma iegūst strukturētus laukus. Daži produkti pielikuma saturu izmanto tikai kā kontekstu citam uzdevumam. Piemēram, Deskhero izmanto atbalstītus pieteikumu pielikumus, lai uzlabotu MI ieteikto atbildi. Tas netiek piedāvāts kā rēķinu apstrādes vai dokumentu pārveidošanas JSON pakalpojums.

Kādus failu tipus MI patiešām spēj labi apstrādāt

Formātu atbalsts atšķiras atkarībā no pakalpojuma sniedzēja, un dokumenta kvalitātei ir tikpat liela nozīme kā faila paplašinājumam.

  • Meklējami PDF faili jau satur teksta slāni, tāpēc sistēma tos bieži var nolasīt bez OCR.
  • Skenēti PDF faili un fotogrāfijas pieprasa OCR vai vizuālo analīzi. Rezultāti ir atkarīgi no izšķirtspējas, orientācijas, kontrasta un salasāmības.
  • Office dokumenti var nodrošināt piekļuvi tekstam un struktūrai, taču sarežģītām izklājlapām, formulām, diagrammām un iegultiem objektiem var būt nepieciešama specializēta apstrāde.
  • Arhīvi, piemēram, ZIP faili, ir jāizpako un jāpārbauda, pirms var apstrādāt to saturu.

Arī PDF apstrāde dažādās MI platformās atšķiras. OpenAI failu ievades rokasgrāmatā izskaidrots, kā atbalstītie modeļi saņem gan no PDF iegūtu tekstu, gan lapu attēlus. Pirms ražošanas darbplūsmas izveides pārbaudiet pašreizējo dokumentāciju par atbalstītajiem formātiem, failu ierobežojumiem un tokenu izmaksām.

Pielikumu apstrādes savienošana ar jūsu atbalsta sistēmu

Sāciet, nosakot, kur jānotiek pielikumu apstrādei. Palīdzības dienesta atbilžu asistenta, rēķinu izgūšanas un arhīva meklēšanas rīkam ir atšķirīgas prasības.

  1. Izvēlieties avotu. Tas var būt savienots pastkastes konts, pieteikumu rinda, veidlapas iesniegums vai dokumentu krātuve.
  2. Ierobežojiet piekļuvi. Piešķiriet integrācijai tikai tai nepieciešamās atļaujas un datus. Neizmantojiet personīgo pastkasti, ja pietiek ar īpaši atbalstam paredzētu pastkasti.
  3. Izvēlieties aktivizēšanas nosacījumu. Apstrāde pēc saņemšanas ir piemērota steidzamam atbalstam. Partiju apstrāde var būt piemērotāka lieliem, zemākas prioritātes arhīviem.
  4. Pārvaldiet darbības ierobežojumus. Ieviesiet faila izmēra un tipa noteikumus, vajadzības gadījumā skenējiet failus, nodrošiniet atkārtojumu idempotenci un sagatavojieties ātruma ierobežojumiem.

Kopīgā atbalsta darbplūsmā vairākiem Lietotājiem jāstrādā no vienas un tās pašas pieteikuma vēstures, nevis jāpārsūta pielikumi starp personīgajām iesūtnēm. Deskhero savieno Gmail, Google Workspace un Microsoft 365 pastkastes, lai ienākošie e-pasta ziņojumi varētu kļūt par pieteikumiem kopīgā iesūtnē.

Drošības nostiprināšana pirms automatizācijas

Pielikumi ir neuzticama ievade. Tie var saturēt ļaunprogrammatūru, maldinošu saturu vai tekstu, kas paredzēts MI sistēmas manipulēšanai. Uztveriet iegūto saturu kā datus, nevis norādījumu.

  • Izmantojiet īpašu pakalpojuma identitāti vai atbalsta pastkasti ar ierobežotām atļaujām.
  • Validējiet faktisko faila tipu, nevis uzticieties faila nosaukuma paplašinājumam.
  • Skenējiet failus un nošķiriet parsēšanu no sistēmām, kas var nosūtīt ziņojumus, pārskaitīt naudu vai mainīt kontus.
  • Reģistrējiet avota failu, izgūšanas rezultātu, validācijas iznākumu un visas turpmākās darbības.
  • Pieprasiet pārskatīšanu pirms darbībām ar lielu ietekmi, pat ja iegūtais teksts šķiet pārliecinošs.

Profesionāļa padoms: Fails nekad nedrīkst iegūt pilnvaras tikai tāpēc, ka modelis to spēj nolasīt.

Pārliecības sliekšņu un cilvēka veiktas pārskatīšanas noteikumu iestatīšana

Nav universāla pārliecības sliekšņa, kas padarītu ikvienu dokumentu darbplūsmu drošu. Daži izgūšanas rīki nodrošina pārliecības vērtības laukiem vai teksta apgabaliem, savukārt citas MI sistēmas neuzrāda līdzvērtīgu rādītāju.

  • Novērtējiet veiktspēju, izmantojot jūsu darbplūsmai reprezentatīvus failus.
  • Validējiet obligātos laukus, datu tipus, datumus, identifikatorus un pieļaujamos vērtību diapazonus.
  • Ja iespējams, pievienojiet dažādu lauku savstarpējās pārbaudes. Piemēram, rēķina pozīcijas var salīdzināt ar norādīto kopsummu.
  • Izmantojiet stingrākus pārskatīšanas noteikumus maksājumiem, juridiskiem dokumentiem, medicīniskai informācijai un konta izmaiņām.
  • Uzskaitiet kļūdaini pieņemtos un kļūdaini noraidītos rezultātus, pēc tam pielāgojiet sliekšņus, balstoties uz novērotajiem rezultātiem.

Ja produkts nenodrošina lauka līmeņa pārliecības rādītājus, izmantojiet citus kontroles mehānismus, piemēram, shēmas validāciju, avotu norādes, tiešu pārskatīšanu un šauru uzdevuma tvērumu. Neizdomājiet skaitlisku slieksni, lai aizpildītu šo trūkumu.

Pielikumu nolasīšanas ieviešana, netraucējot atbalsta darbam

Sāciet ar šauru, atkārtojamu izmantošanas gadījumu un paplašiniet to tikai pēc reālo rezultātu novērtēšanas.

  1. Plānojiet. Definējiet failu tipus, vēlamo rezultātu, drošības noteikumus un pārskatīšanas nosacījumus. Apkopojiet reprezentatīvu pārbaudes kopu, tostarp zemas kvalitātes piemērus.
  2. Izveidojiet. Savienojiet avotu, parsētāju, validācijas pārbaudes un pārskatīšanas rindu. Sākotnējās testēšanas laikā atspējojiet turpmākās darbības.
  3. Darbiniet. Veiciet ierobežotu pilotprojektu, reģistrējiet kļūmes un uzraugiet dokumentu kvalitātes un apjoma izmaiņas. Paplašiniet pa vienam faila tipam vai darbplūsmai.

Kā Deskhero izmanto pielikumus MI atbilžu melnrakstos

Deskhero MI ieteiktajās atbildēs var izmantot atbalstītus pieteikuma pielikumus kā kontekstu. Šī funkcija ir paredzēta, lai palīdzētu Lietotājam saprast klienta ziņojumu un sagatavot atbildi. Lietotājs var pārskatīt, rediģēt, noraidīt vai nosūtīt melnrakstu.

  • Melnrakstā var izmantot līdz trim atbalstītiem attēliem un līdz diviem atbalstītiem dokumentiem no pieteikuma.
  • Atbalstītais dokumentu konteksts ietver PDF, DOC un DOCX failus. PDF konteksts ir ierobežots līdz 10 lapām, bet iegūtā dokumenta teksta apjoms tiek ierobežots, pirms tas tiek nodots melnrakstam.
  • Ieteiktās atbildes var izmantot visas darbvietas zināšanas. Tas atšķiras no Deskhero klientiem paredzētā tērzēšanas robota un MI automātiskajām atbildēm, kas atbild tikai no apstiprinātā publiskā BUJ.

Profesionāļa padoms: Izmantojiet Deskhero MI atbilžu melnrakstus, lai saņemtu palīdzību atbilžu sagatavošanā. Izmantojiet īpaši dokumentu apstrādei paredzētu pakalpojumu, ja nepieciešama strukturēta izgūšana, lauka līmeņa pārliecība vai automatizēta datu ievade.

Kad automatizēt pielikumus un kad rīkoties piesardzīgāk

Atbilžu sagatavošanas atbalsts ir zemāka riska sākumpunkts, jo Lietotājs var pārbaudīt pielikumu un ierosināto ziņojumu pirms nosūtīšanas. Strukturētai automatizācijai nepieciešama stingrāka validācija, īpaši tad, ja rezultāts var mainīt pasūtījumu, apstiprināt maksājumu, izpaust privātu informāciju vai atjaunināt kontu.

Tukšas rēķinu un kvīšu aploksnes uz galda

Pareizās pielikumu darbplūsmas izvēle

Izveidojiet vai iegādājieties dokumentu apstrādes konveijeru, ja nepieciešami strukturēti lauki, pakešu izgūšana vai integrācija ar pamatsistēmu. Tādi rīki kā Tika, OCR pakalpojumi un dokumentu izpētes API nodrošina šim darbam nepieciešamos komponentus, taču jums joprojām būs vajadzīga validācija, uzraudzība un drošības kontroles.

Deskhero

Izvēlieties Deskhero, ja mērķis ir palīdzēt atbalsta komandai strādāt no kopīgas iesūtnes un sagatavot atbildes, izmantojot pieteikuma kontekstu, tostarp atbalstītos attēlus un dokumentus. Deskhero savieno esošās Gmail, Google Workspace un Microsoft 365 pastkastes. Pirms nosūtīšanas tā MI melnrakstus pārskata Lietotāji. Varat sākt 30 dienu bezmaksas izmēģinājumu, un kredītkarte nav nepieciešama.

Avoti

BUJ

Vai pastāv MI, kas lasa dokumentus?

Jā. Dokumentu izpētes pakalpojumi un ar redzi aprīkoti modeļi var nolasīt atbalstītus PDF failus un attēlus. To rezultāti un ierobežojumi atšķiras, tāpēc izvēlieties uzdevumam piemērotu rīku un validējiet svarīgus rezultātus.

Cik precīza ir MI pielikumu nolasīšana?

Nav viena precizitātes rādītāja, kas attiektos uz katru failu. Rezultāti ir atkarīgi no uzdevuma, formāta, skenējuma kvalitātes, izkārtojuma, valodas un modeļa. Pārbaudiet tieši savu darbplūsmu, izmantojot reprezentatīvus dokumentus.

Kā neļaut MI lasīt manus pielikumus?

Nesavienojiet pastkasti vai dokumentu avotu ar rīku, kurā iespējots MI, vai atspējojiet attiecīgo funkciju, ja produkts nodrošina šādu vadīklu. Pārskatiet katra izmantotā pakalpojuma integrācijas atļaujas un datu saglabāšanas iestatījumus.

Kādus failu tipus MI var nolasīt?

Izplatītas sistēmas atbalsta kādu PDF, attēlu, Word, prezentāciju, izklājlapu un teksta failu kombināciju. Pārbaudiet produkta pašreizējos formātu un izmēra ierobežojumus, jo atbalsts dažādiem produktiem būtiski atšķiras.

Kuras programmas var nolasīt MI ģenerētus failus? — pārskata diagramma

Vai man ir nepieciešama cilvēka pārskatīšana katrai automatizētai izgūšanai?

Ne vienmēr. Pareizais noteikums ir atkarīgs no kļūdas sekām un jūsu pašu testu rezultātiem. Saglabājiet pārskatīšanu zemas pārliecības, neparastiem, nepilnīgiem vai nozīmīgas ietekmes gadījumiem.